Ein Forschungsteam der Charité Berlin hat ein KI-Modell entwickelt, das auf Basis epigenetischer Daten selbst seltene Tumorarten präzise diagnostiziert – sogar ohne chirurgischen Eingriff. Die Technologie verspricht einen Meilenstein für die personalisierte Krebsmedizin.
Wenn ein Hirntumor tief im Gehirn liegt und eine Gewebeentnahme mit hohen Risiken verbunden ist, stoßen selbst modernste Medizintechniken an ihre Grenzen. Ein interdisziplinäres Team der Charité – Universitätsmedizin Berlin hat nun zusammen mit Partnern ein Verfahren entwickelt, das mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) eine sichere Diagnostik auch ohne Biopsie ermöglicht.
Das Modell namens crossNN analysiert epigenetische Muster im Erbgut von Tumorzellen – den molekularen „Fingerabdruck“, der jeden Tumor einzigartig macht. Dieser kann sowohl aus Gewebeproben als auch aus Körperflüssigkeiten wie Nervenwasser gewonnen werden. Das ermöglicht eine sogenannte Liquid Biopsy: eine Diagnose ohne belastende Operation.
Die Ergebnisse sind beeindruckend: Bei Hirntumoren erreicht die KI eine Treffergenauigkeit von über 99 %, bei über 170 Tumorarten aller Organe liegt die Zuverlässigkeit bei 97,8 %. Damit übertrifft crossNN bisherige Systeme in Präzision und Nachvollziehbarkeit – und ist aufgrund seines einfachen, erklärbaren neuronalen Netzwerks auch für die klinische Anwendung geeignet.
Ein besonderer Vorteil: Die Technologie kann auch bei Patienten eingesetzt werden, bei denen eine klassische Biopsie nicht möglich ist. So konnte etwa einem Patienten mit zentralem Nervensystem-Lymphom ohne chirurgischen Eingriff rasch eine passende Therapie ermöglicht werden.
Mit crossNN steht die Krebsdiagnostik vor einem Paradigmenwechsel. Die Kombination aus Liquid Biopsy und KI verspricht eine schnellere, präzisere und patientenschonendere Diagnosestellung – ein bedeutender Fortschritt für die personalisierte Onkologie.
Quellen:
- Pressemitteilung der Charité, 12.06.2025
- Originalpublikation: Yuan D et al. crossNN is an explainable framework for cross-platform DNA methylation-based classification of tumors. Nature Cancer, 6. Juni 2025. DOI: 10.1038/s43018-025-00976-5
Text: Redaktion arztCME
Bild: ChatGPT, OpenAI, für arztCME
